公开(公告)号：CN119201702A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411243514.X

申请日：2024-09-05

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王兴亚 ,  陈倩 ,  张威威 ,  丁玲艳

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提出一种面向交易顺序依赖Root Cause的智能合约Flaky修复及验证方法。首先通过静态数据依赖分析，精准识别出与共享合约状态变量setter函数紧密相关的Root Cause。接着，以setter函数作为目标，在setter函数中嵌入保护语句，即锁，以确保合约在修改状态变量之前进行状态检查。最后，将修改后的合约作为测试对象，将对状态变量具有写操作的语句作为关键节点，并将包含这些节点的执行路径定义为关键路径。以这些关键路径为测试目标，我们进行反复测试，观察合约在不同状态下的表现，从而验证修复补丁的有效性。本发明的目的在于提升智能合约的可靠性，增强测试结果的稳定性，优化开发流程，并促进区块链技术的健康发展，确保智能合约安全。

公开(公告)号：CN119989364A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510073774.5

申请日：2025-01-17

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王兴亚 ,  丁玲艳 ,  陈毅杰 ,  杨莹

IPC: G06F21/57 ,  G06F8/71

Abstract: 本发明涉及一种面向多源POC报告的软件版本不一致信息检测方法。针对多个独立的POC数据源，通过对POC报告进行预处理，生成去噪后的POC报告数据集。在此基础上，利用命名实体识别和关系抽取模型，从POC报告中提取受影响的软件名称、版本及其关联关系，从而对比同一CVE ID下不同POC报告的数据，得出数据源之间关于受影响软件版本信息的不一致结果。本发明旨在解决手动识别不一致信息耗时长、资源消耗大的问题，能够快速高效地检测受影响软件版本之间的不一致情况，从而提升漏洞修复的全面性，减少潜在安全风险，增强POC报告的质量和可信度，为软件安全防护提供更加可靠的数据支持。

公开(公告)号：CN118193367A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410268818.5

申请日：2024-03-08

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王兴亚 ,  陈倩 ,  张威威 ,  丁玲艳

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提出一种以关键路径为导向的智能合约Flaky Test Root Cause定位方法。该方法首先对智能合约进行数据流分析，得到可能受到区块链状态影响的节点和执行路径，称为关键节点和关键路径；然后，以关键路径作为覆盖目标，采用演化模糊测试技术，生成一系列交易序列作为测试输入，并对生成的交易序列进行积极重跑。在此基础上，针对重跑产生的Flaky Test，应用Root Cause检测器动态检测Flaky Test的Root Cause。设计了三种类型Root Cause检测器，分别用于检测交易顺序依赖、区块链属性依赖以及并发依赖导致的Root Cause。最终，输出待测合约的Flaky Test及Root Cause位置和类型。本发明的目的在于减轻Flaky Test对测试结果的影响，给予测试人员及时的提醒，降低智能合约测试以及后续的维护成本。